機器學習 | 樸素貝葉斯法知識總結

機器學習 | 樸素貝葉斯法理論知識 貝葉斯決策論是概率框架下實施決策的基本方法。對分類任務來說，在所有相關概率都已知的理想情況下，貝葉斯決策論考慮如何基於這些概率和誤判損失來選擇最優的類別標記。樸素貝葉斯法是基於貝葉斯原理與特徵條件獨立假設的分類方法。即：加上條件獨立假設的貝葉斯方法就是樸素貝葉斯方法（Naive Bayes）。 首先基於特徵條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分佈；然後基於此模型

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